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基于多視角幾何圖編碼器的黃瓜幼苗三維點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò)研究

瀏覽次數(shù):372 發(fā)布日期:2024-11-4  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 揚(yáng)州大學(xué)繆旻珉教授團(tuán)隊(duì)提出基于多視角幾何圖編碼器的黃瓜幼苗三維點(diǎn)云分割網(wǎng)絡(luò)

植物表型分析在觀察和理解植物的生長發(fā)育中起著至關(guān)重要的作用。在表型分析中,基于3D點(diǎn)云的植物器官分割近年來引起了越來越多的關(guān)注。然而,僅使用歐幾里得空間的幾何關(guān)系特征仍然無法準(zhǔn)確地分割和測(cè)量植物。

2024年10月,Plant Phenomics在線發(fā)表了揚(yáng)州大學(xué)繆旻珉教授團(tuán)隊(duì)題為Cucumber Seedling Segmentation Network Based on a Multiview Geometric Graph Encoder from 3D Point Clouds的研究論文。

為了挖掘更多幾何特征,本研究提出了一種基于多視角幾何圖編碼器的分割網(wǎng)絡(luò),命名為SN-MGGE。如圖1所示,SN-MGGE通過幾何圖編碼器(GGE)在歐幾里得空間和雙曲空間中生成點(diǎn)特征,涵蓋幾何關(guān)系和幾何形狀結(jié)構(gòu)。該方法在語義分割中取得了94.90%的mIoU和97.43%的OA,顯著提升了性能。如圖2所示,基于分割結(jié)果能夠準(zhǔn)確測(cè)量四個(gè)植物表型參數(shù),即植株高度、葉長、葉寬和葉面積,這四個(gè)參數(shù)的R²值均超過0.96。這表明,SN-MGGE滿足植物表型參數(shù)的自動(dòng)化和高精度提取需求,為實(shí)際農(nóng)業(yè)種植提供了寶貴的技術(shù)支持和參考。

圖1 SN-MGGE網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)

圖2 提取值與測(cè)量值的表型參數(shù)比較。(A) 葉長。(B) 葉寬。(C) 植株高度。(D) 葉面積

該研究的貢獻(xiàn)主要有三個(gè)方面:

(1)基于VisualSFM軟件構(gòu)建了高質(zhì)量的單株黃瓜幼苗3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)集。

(2)引入了幾何圖編碼器(GGE),同時(shí)捕捉局部幾何特征和層次結(jié)構(gòu)信息,通過利用歐幾里得和雙曲幾何的優(yōu)勢(shì),增強(qiáng)了對(duì)復(fù)雜幾何數(shù)據(jù)的理解和表示。此外,設(shè)計(jì)了一個(gè)語義分割網(wǎng)絡(luò)(SN-MGGE),實(shí)現(xiàn)了從單株植物到器官的黃瓜幼苗點(diǎn)云的自動(dòng)分割。最后,通過聚類方法從分割后的黃瓜幼苗點(diǎn)云中提取表型參數(shù)。

(3)在黃瓜幼苗和其他三種植物的點(diǎn)云上驗(yàn)證了SN-MGGE的分割效率和泛化能力。測(cè)試結(jié)果表明,SN-MGGE在處理不同植物種類的點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)良好。

作者團(tuán)隊(duì)介紹

揚(yáng)州大學(xué)蔬菜產(chǎn)量形成與綠色調(diào)控團(tuán)隊(duì):團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人為繆旻珉教授,主要研究蔬菜產(chǎn)量形成的生物學(xué)過程,鑒定過程中的關(guān)鍵基因和作物表型,研究基因與表型之間的聯(lián)系,研發(fā)相關(guān)作物模型和高產(chǎn)、綠色、優(yōu)質(zhì)、高效栽培技術(shù)。該論文為該團(tuán)隊(duì)聯(lián)合揚(yáng)州大學(xué)信息工程學(xué)院章永龍博士團(tuán)隊(duì)在蔬菜表型鑒定方面作出的一次探索。

論文鏈接:
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0254

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究,提取表型信息的新算法,作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄。科睿唯安JCR2022影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學(xué)一區(qū)(1/125名),植物科學(xué)一區(qū)(13/265名),遙感一區(qū)(6/62名)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃領(lǐng)軍期刊項(xiàng)目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
特邀作者:解亞玲(揚(yáng)州大學(xué))
編輯排版:張婕(上海交通大學(xué))
審核:尹歡、孔敏

來源:北京博普特科技有限公司
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